「理论 - 实验学习范式」共找到 2536 篇相关文章
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。
姚顺雨署名:大模型「现学现卖」能力首次被系统评估,腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench,系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳,揭示当前大模型在该能力上的普遍短板,并指出未来四个探索方向。
Agent的自演进,被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变,但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线,解决 Agent 服务侧问题,给出在线学习闭环方案,其价值已在实践中得到验证。
GPT-5-Thinking新训练方法公开:让AI学会忏悔
OpenAI提出忏悔训练Confessions,让ChatGPT自己“坦白从宽”。在GPT - 5 - Thinking上实验有效,模型犯错后多会坦白,且更诚实,不影响原任务表现。还介绍了训练方法、实验结果及局限性。
MoltBot(Clawdbot)之父的20条AI哲学
MoltBot(Clawdbot)爆火,其开发者分享20条AI哲学,涵盖心态、学习、闭环验证等方面,指出AI改变编程体验,强调系统性思维、prompt技能等重要性,还提及对未来程序员的影响。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
清华发布智能体社会AgentSociety第二代:让社会科学研究真正「跑起来」
AgentSociety²是清华团队推出的社会科学研究新工具,让AI扮演研究助手和实验参与者角色。它打通研究断点,实现从「社会模拟」到「可执行社会科学」的转变,还构建工作流、创新实验环境和智能体设计。
智源悟界·Emu3.5发布,开启“下一个状态预测”!王仲远:或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5,在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升,或开启第三个Scaling范式,还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
全球首个,连续时间具身世界模型!任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度,能任意帧率自由生成,统一了离散模型分散的生成能力。
AI数学能力暴涨100%,自进化直逼RL极限!CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈,CMU团队提出SRT方法,让LLM自我进化,提升数学与推理能力,性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限,提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。